klusterointialgoritmeja

Klusterointialgoritmit ovat joukko algoritmeja, joita käytetään datan segmentointiin pienempiin ryhmiin eli klustereihin. Tavoitteena on, että saman klusterin datapisteet ovat mahdollisimman samankaltaisia keskenään ja mahdollisimman erilaisia muiden klustereiden datapisteisiin nähden. Klusterointi on ohjatonta oppimista, mikä tarkoittaa, että algoritmi ei tarvitse ennalta määriteltyjä luokkia tai tunnisteita datalle.

Yksi tunnetuimmista klusterointialgoritmeista on K-means. Se pyrkii jakamaan datan K ennalta määriteltyyn määrään klustereita. Algoritmi toimii iteroimalla datan pisteitä lähemmäksi niiden klusterin keskipistettä, jota ne pitävät lähimpänä. Toinen yleinen algoritmi on hierarkkinen klusterointi, joka luo puumaista rakennetta klustereille. Tämä voi olla agglomeroivaa (aloitetaan yksittäisistä pisteistä ja yhdistetään klustereita) tai divisioonaavaa (aloitetaan yhtenä klusterina ja jaetaan sitä).

Muita klusterointialgoritmeja ovat esimerkiksi DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise), joka perustuu tiheyseroihin datassa, ja Mixture Models, jotka mallintavat datan jakautumista useiden todennäköisyysjakaumien avulla. Algoritmin valinta riippuu datan luonteesta, klustereiden odotetusta muodosta ja koosta sekä käytettävissä olevista laskentaresursseista. Klusterointia käytetään monilla aloilla, kuten kuvantunnistuksessa, asiakassegmentoinnissa, poikkeamien havaitsemisessa ja biologisessa datan analyysissä.